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摘要:
提出了一种车辆运行状态识别体系.鉴于车辆行驶环境的复杂性,多作业工况条件的影响以及车辆行驶行为表现特征的多元性,采用BP神经网络技术与Dempster-Shafer证据推理技术相结合的信息模式分类及融合判断的解决方案.为验证所提出的方案,建立车载摄像机视频实时检测系统,以车道偏离信息和跟驰车间距信息作为车辆行驶的表征参量,实现车辆险态行驶特征表现的检测和评价.研究结果表明,模式分类和多源信息融合决策技术的综合运用提高了车辆危险行驶姿态表征信息甄别的自适应性和智能化水平.
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文献信息
篇名 基于信息融合的车辆险态运行模式评价研究
来源期刊 交通信息与安全 学科 交通运输
关键词 车辆行驶状态 安全规则 BP神经网络 Dempster-Shafer规则 模式分类 信息融合
年,卷(期) 2013,(5) 所属期刊栏目 方法研究与探讨
研究方向 页码范围 30-35
页数 6页 分类号 X924.4|U491
字数 4022字 语种 中文
DOI 10.3963/j.issn1674-4861.2013.05.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘志强 江苏大学汽车与交通工程学院 111 1188 19.0 29.0
2 汪澎 江苏大学汽车与交通工程学院 24 206 9.0 13.0
3 杨培培 江苏大学汽车与交通工程学院 2 9 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
车辆行驶状态
安全规则
BP神经网络
Dempster-Shafer规则
模式分类
信息融合
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
交通信息与安全
双月刊
1674-4861
42-1781/U
大16开
武汉市武昌和平大道1178号
38-94
1983
chi
出版文献量(篇)
3739
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